Knowledge creation: integrazione di HTML e Semantic

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Knowledge creation: integrazione di HTML e Semantic
Copyright 2007, Autore: ORESTE SIGNORE, Utilizzatore: JEKPOT SRL, Via A. Folperti 44/d, 27100 Pavia, PV, Italy – All rights reserved
Knowledge creation:
integrazione di HTML e Semantic Web
W3C ITALIA
Oreste Signore
CREABLE KM
Data Mining
Sommario
Il patrimonio informativo esistente sul web (database, fogli elettronici,
pagine HTML) può essere integrato e reso disponibile per derivare nuova
conoscenza. In questo lavoro, dopo un breve richiamo ai principi di base
del Semantic web, verranno accennate le potenzialità di tecnologie come
GRDDL per estrarre conoscenza da pagine web contenenti dati strutturati.
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Introduzione
Il patrimonio informativo esistente sul web è enorme, ma non è facile utilizzarlo
sfruttandone tutte le potenzialità. Le informazioni sono archiviate in maniera
eterogenea, e non è facile utilizzare questa conoscenza in applicazioni specifiche. Il
Semantic Web si propone come l’ ambiente in cui superare queste difficoltà,
consentendo il reperimento, l’ integrazione e l’ utilizzo delle informazioni.
In questo lavoro 1 dopo un breve richiamo dei concetti essenziali del Semantic
Web, si mostra come molta conoscenza sia estraibile dalle pagine HTML esistenti.
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Il Semantic Web: alcuni richiami
2.1 I metadati e RDF
Il Semantic Web si basa sull’ ipotesi che le macchine possano accedere ad un
insieme strutturato di informazioni e a un insieme di regole di inferenza da utilizzare
per il ragionamento automatico. La sfida del Semantic Web è fornire un linguaggio
per esprimere dati e regole per ragionare sui dati, che consenta l’ esportazione sul
web delle regole da qualunque sistema di rappresentazione della conoscenza.
Nel navigare sul web i link portano a quella che formalmente viene detta risorsa
(resource) identificata univocamente da un URI. Le informazioni sulla risorsa
vengono generalmente dette “metadati”, definiti come “informazioni, comprensibili
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La presentazione è disponibile all’ URI: http://www.w3c.it/talks/2007/km12/
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The 12th KNOWLEDGE MANAGEMENT FORUM
Milano, Italy, 26 – 28 November 2007
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dalla macchina, relative a una risorsa web o a qualche altra cosa”. L’uso efficace dei
metadati richiede che vengano stabilite delle convenzioni per la semantica, la
sintassi e la struttura. Le singole comunità interessate alla descrizione delle loro
risorse specifiche definiscono la semantica dei metadati pertinenti alle loro esigenze.
Resource Description Framework (RDF) è lo strumento base per la codifica, lo
scambio e il riutilizzo di metadati strutturati, e consente l’interoperabilità tra
applicazioni che si scambiano sul web informazioni machine-understandable. Grazie
ai metadati, e ad un formalismo per esprimerli, il Semantic Web ha già una struttura
semantica esplicita distribuita e a grande scala.
2.2 Le ontologie
Il termine ontologia deriva dalla filosofia, dove viene inteso come una spiegazione
sistematica dell’ essere. Negli anni recenti il termine si è ampiamente diffuso nella
comunità del Knowledge Engineering. Un’ ontologia include non solo i termini che
sono esplicitamente definiti in essa, ma anche la conoscenza che ne può essere
derivata mediante un processo di inferenza. Secondo Studer et al.:
An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualisation. A
‘conceptualisation’ refers to an abstract model of some phenomenon in the
world by having identified the relevant concepts of that phenomenon. ‘Explicit’
means that the type of concepts used, and the constraints on their use are
explicitly defined. For example, in medical domains, the concepts are diseases
and symptoms, the relations between them are causal and a constraint is that a
disease cannot cause itself. ‘Formal’ refers to the fact that the ontology should
be machine readable, which excludes natural language. ‘Shared’ reflects the
notion that an ontology captures consensual knowledge, that is, it is not private to
some individual, but accepted by a group.
Esistono varie altre definizioni di ontologia, ma questo non deve far ritenere che
possa sorgere confusione sul significato che la comunità scientifica attribuisce a
questo termine. Le varie definizioni enfatizzano di volta involta alcuni aspetti, ma in
realtà forniscono una serie di punti di vista complementari. Va posto invece l’accento
su come le ontologie mirino a catturare la conoscenza consensuale, e possano
essere condivise e riutilizzate tra applicazioni e gruppi di persone diversi.
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Come creare l’ infrastruttura di metadati?
3.1 I metadati sono già nelle pagine Web
Le pagine Web scritte in XHTML contengono dati intrinsecamente strutturati: eventi
di calendario, informazioni anagrafiche, didascalie di foto, titoli di canzoni,
informazioni sul copyright, etc. Se gli autori delle pagine sono in grado di esprimere
questi dati in maniera precisa, e i tool possono leggerli con affidabilità, si possono
immaginare scenari di utilizzo del tutto nuovi, in cui i dati strutturati possono essere
trasferiti dal web alle applicazioni, in modo che, per esempio, i dati di calendario, o i
diritti della licenza, possono essere comunicati direttamente all’ utente, per essere
registrati nella sua agenda personale o per informarlo dei suoi diritti.
Uno degli aspetti dei recenti sviluppi, che alcuni chiamano "Web 2.0", riguarda
applicazioni che si basano sulla combinazione - in "mashup" - di varie tipologie di dati
che sono diffusi in tutto il Web. Varie comunità molto attive nell'innovazione sul Web
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hanno come obiettivo la condivisione di dati, come informazioni temporali, sociali e di
georeferenziazione, e hanno sviluppato numerose pratiche sociali che soddisfano le
loro specifiche esigenze. Ad esempio i motori di ricerca hanno riscosso un grande
successo utilizzando metodi statistici, mentre le persone che condividono i loro
album fotografici sul Web hanno trovato molto utile "taggare" le loro fotografie
manualmente, con brevi etichette di testo. Molte informazioni possono essere
catturate attraverso i "microformati”, basati su standard esistenti e largamente
adottati, inclusi HTML, CSS e XML. Questa ondata di attività è strettamente
connessa con l'essenza stessa del Semantic Web. Le community basate sul
Semantic Web hanno cercato i modi per migliorare la qualità e la disponibilità dei dati
sul Web, perché sia possibile una più massiccia integrazione dei dati e perché
applicazioni differenti possano scalare alla dimensione del Web e permettere
mashup più potenti.
I metadati possono essere inclusi nelle pagine HTML in vari modi (microformati,
embedded RDF, RDFa). Per estrarli e portarli nelle applicazioni, servirebbero di volta
in volta procedure ad hoc, mentre è possibile un approccio unitario. Nel seguito di
questo lavoro descriveremo in dettaglio solo l’ inclusione di metadati mediante
microformati, trascurando, per brevità, quella basata su “embedded RDF” (in cui un
sottoinsieme di RDF viene inserito nell’ (X)HTML) e quella basata su RDFa (in cui i
dati strutturati sono espressi usando gli attributi XHTML e alcuni nuovi attributi).
3.2 Cosa sono i microformati?
Un microformato è un approccio web-based alla formattazione dei dati che mira a
riutilizzare come metadati il contenuto esistente, usando unicamente le classi e
attributi di (X)HTML. In tal modo alcune informazioni possono essere elaborate
automaticamente dal software. In effetti il contenuto delle pagine è sempre stato
(tecnicamente) elaborato automaticamente, ma con ovvie limitazioni, perché i tag
tradizionalmente usati per il markup sono privi di semantica. I microformati vogliono
proprio ovviare a questo problema, arricchendo di semantica i tag per permettere l’
indicizzazione, l’ estrazione e il riutilizzo dell’ informazione, senza ricorrere a metodi
più complessi, come l’ elaborazione del linguaggio naturale. Le prossime versioni dei
browser probabilmente includeranno il supporto nativo dei microformati.
Gli standard XHTML e HTML consentono di codificare la presenza di metadati e
la loro semantica utilizzando gli attributi class, rel e rev. Ad esempio una pagina
web potrebbe contenere i dati di riferimento di una persona nel seguente modo:
<div>
<div>Oreste Signore</div>
<div>Ufficio Italiano W3C - CNR</div>
<div>+39 (050) 315 2995</div>
<a href="http://www.w3c.it/">http://www.w3c.it/</a>
</div>
che con il formato di markup hCard diventa:
<div class="vcard">
<div class="fn">Oreste Signore</div>
<div class="org">Ufficio Italiano W3C - CNR</div>
<div class="tel">+39 (050) 315 2995</div>
<a class="url" href="http://www.w3c.it/">http://www.w3c.it/</a>
</div>
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In questo esempio sono stati identificati mediante specifici nomi di classe il
nome (fn - formatted name), l’ organizzazione (org), il numero di telefono (tel) e l’
indirizzo web (url). Non è possibile ambiguità, perché il tutto è stato inviluppato in una
classe specificata con l’ attributo class="vcard", che indica che il nome delle altre
classi non è casuale, ma che esse sono alcune di quelle definite per una hCard
(abbreviazione per "HTML vCard”, dove vCard indica, come è noto, un formato file
standard per lo scambio di dati personali, in particolare le electronic business cards).
Grazie a questo accorgimento appositi software, come i plug-in dei browser, possono
estrarre le informazioni rilevanti e riversarle in altre applicazioni, per esempio un’
agenda elettronica. Sono stati definiti svariati microformati, che consentono il markup
semantico di particolari tipi di informazioni. Tra questi ricordiamo hCalendar (per gli
eventi) e hCard (per le informazioni di riferimento alle persone) che include i
microformati adr e geo, per gli indirizzi postali e le coordinate geografiche (latitudine
e longitudine).
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GRDDL
Con "Gleaning Resource Descriptions from Dialects of Languages", o GRDDL
(pronunciato come la parola inglese "griddle"), un software può automaticamente
estrarre l'informazione da pagine Web strutturate, per renderla parte del Semantic
Web. Chi utilizza dati strutturati con microformati in XHTML può aumentare il loro
valore dati trasferendoli nel Semantic Web, con costi veramente minimi 2 .
GRDDL è il ponte per trasformare i dati espressi in un formato XML (come
XHTML) in dati Semantic Web. Con GRDDL gli autori trasformano i dati che
desiderano condividere in un formato che può essere usato e trasformato a sua volta
in applicazioni più formali. Una volta che i dati sono parte del Semantic Web,
possono essere fusi con altri dati (per esempio, una base di dati relazionale) per
query, inferenze, e conversione ad altri formati.
GRDDL introduce un markup per dichiarare che un documento XML include
dati che possono essere estratti, e per indicare quale algoritmo, normalmente scritto
in XSLT, va utilizzato per estrarre i dati RDF dal documento.
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Casi d’ uso 3
5.1 Fissare un incontro
Supponiamo che un utente utilizzi un calendaring service che pubblica la sua agenda
sotto forma di feed RSS 1.0 4 , e voglia organizzare un incontro con tre colleghi che
vivono in altre città, ma seguono spesso le stesse conferenze. Supponiamo anche
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"A volte una sola riga di codice può fare una grande differenza. Come un foglio di stile rende le pagine Web
più leggibili, GRDDL rende le pagine Web, i tag dei microformati, i documenti XML ed altri dati, più
comprensibili per le applicazioni Semantic Web, rendendo disponibile un numero maggiore di dati per nuove
possibilità ed un riuso creativo." (Tim Berners-Lee, Direttore W3C)
Gli esempi seguenti, in particolare le figure, sono estratti in gran parte dalla documentazione ufficiale W3C:
GRDDL Use Cases: Scenarios of extracting RDF data from XML documents, (http://www.w3.org/TR/grddlscenarios/)
RSS (acronimo di RDF Site Summary ed anche di Really Simple Syndication) è uno dei più popolari formati
per la distribuzione di contenuti Web; è basato su XML, da cui ha ereditato la semplicità, l'estensibilità e la
flessibilità.
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che ognuno di questi pubblichi il suo calendario personale, utilizzando meccanismi
diversi (microformato hCalendar, eRDF e RDFa).
Figura 1. Trasformazione delle agende e interrogazione in SPARQL
Nonostante utilizzino formati differenti, i calendari di tutti e quattro possono
essere usati come documenti di input per GRDDL e convertiti in RDF, utilizzando un
GRDDL-aware agent, cioè un software agent in grado di identificare la trasformazioni
GRDDL specificate nel documento sorgente per estrarre automaticamente i dati dalle
varie pagine, per poi caricarli in un RDF store e combinarli in un unico modello. Il
modello risultante può essere interrogato con il linguaggio SPARQL (Simple Protocol
And RDF Query Language), un query language per RDF con una sintassi simile a
quella ben nota per interrogare i database relazionali, per trovare le date in cui tutti e
quattro si trovano nella stessa città (Fig. 1).
Figura 2. Un esempio di accesso ed elaborazione di dati biomedici
5.2 Accesso a dati clinici
In uno scenario più complesso (Fig. 2), possiamo immaginare il caso di un
ricercatore nel settore biomedico, che, in un ambiente decentralizzato, ha necessità
di accedere ai dati clinici dei pazienti, memorizzati in formato XML, e trova proficuo
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utilizzare delle query RDF per le sue attività di ricerca. La conversione dei dati XML
in grafi RDF permette di avere accesso alla conoscenza contenuta in ontologie come
HL7, ma pone problemi di elaborazione, spazio e sincronizzazione. Un approccio
basato su GRDDL può essere di grande aiuto nell’ affrontare questi problemi: per
ogni tipo di documento sorgente viene definita una trasformazione che estrae i dati
clinici e li rappresenta in RDF utilizzando un vocabolario universale, consentendo
quindi l’ integrazione dei dati e supportando l’ interoperabilità.
5.3 GRDDL con i microformati: la tecnica
Nel file XHTML che descrive l’ agenda vanno inserite le opportune istruzioni per
specificare che il file contiene metadati GRDDL e per indicare quali trasformazioni
utilizzare, come nell’ esempio seguente:
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.1//EN"
"http://www.w3.org/TR/xhtml11/DTD/xhtml11.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="it" lang="it">
<head profile="http://www.w3.org/2003/g/data-view">
<title>Agenda Oreste Signore</title>
<link rel="transformation" href="http://www.w3.org/2002/12/cal/glean-hcal"/>
</head>
<body>
<ol class="schedule">
<li>2006
[…]
</li>
<li>2007
<ol>
[…]
<li class="vevent">
<strong class="summary">Conferenza KM12</strong> in
<span class="location">Milano, Italia</span>: da
<abbr class="dtstart" title="2007-11-27">27 nov</abbr> a
<abbr class="dtend" title="2007-11-28">28 nov</abbr>
</li>
</ol>
</li>
</ol>
</body>
</html>
L’ URI specificato come valore dell’ attributo profile significa che il software
che riceve il documento può cercare degli elementi <link> contenenti un attributo
rel con valore transformation, e può usare uno o tutti quei link per determinare
come estrarre i dati in formato RDF (Fig. 3).
Figura 3. Il meccanismo della trasformazione in RDF
Nel caso in esempio, il risultato della trasformazione è questo file RDF
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<rdf:RDF xmlns:_6="http://www.w3.org/2002/12/cal/icaltzd#"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#">
<rdf:Description rdf:nodeID="jTCXOrie6">
<_6:location xml:lang="it">Milano, Italia</_6:location>
<rdf:type rdf:resource="http://www.w3.org/2002/12/cal/icaltzd#Vevent" />
<_6:url rdf:resource="http://www.w3c.it/calendar/oreste-hcal-grddl.html" />
<_6:summary xml:lang="it">Conferenza KM12</_6:summary>
<_6:dtstart rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2007-1127</_6:dtstart>
<_6:dtend rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2007-1128</_6:dtend>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
rappresentato sotto forma di grafo come:
Figura 4. Il grafo RDF risultante
6
Conclusioni
Un problema chiave per lo sviluppo del Semantic Web è la creazione di una
infrastruttura di metadati. Molte informazioni strutturate esistono già nelle pagine
web, e poterle esportare verso altre applicazioni, per combinarle e utilizzarle,
costituisce una formidabile molla di sviluppo per la crescita del Semantic Web.
Tecnologie come GRDDL permettono di estrarre le informazioni strutturate
presenti nelle pagine web e codificate utilizzando microformati, embedded RDF o
RDFa, e combinarle per alimentare la conoscenza.
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Riferimenti bibliografici
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Engineering, Springer-Verlag (2004), ISBN 1-85233-551-3
Connolly, Dan (Editor), Gleaning Resource Descriptions from Dialects of Languages
(GRDDL) - W3C Recommendation 11 September 2007 - Latest Version:
http://www.w3.org/TR/grddl/
GRDDL Use Cases: Scenarios of extracting RDF data from XML documents , F.
Gandon, Editor, W3C Working Group Note, 6 April 2007,
http://www.w3.org/TR/2007/NOTE-grddl-scenarios-20070406/ . Latest version
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Rudi Studer and V. Richard Benjamins and Dieter Fensel in Knowledge Engineering:
Principles and Methods, Data Knowl. Eng. 25(1-2): 161-197 (1998)
Signore, Oreste, Semantic Web: il futuro è già qui? - 10th Knowledge Management
Forum - Siena, 24-25 Novembre 2005, http://www.w3c.it/papers/km10.pdf
Signore, Oreste: Strutturare la conoscenza: XML, RDF, Semantic Web - Clinical
Knowledge 2003 (1st edition) - Udine, 20-21 September 2003
http://www.w3c.it/papers/ck2003.pdf, http://www.w3c.it/talks/ck2003/
SPARQL Query Language for RDF , E. Prud'hommeaux, A. Seaborne, Editors, W3C
Working Draft (work in progress), 26 March 2007, http://www.w3.org/TR/2007/WDrdf-sparql-query-20070326/ . Latest version available at http://www.w3.org/TR/rdfsparql-query/
VCard Ontology, H. Halpin, B. Suda, and N. Walsh, W3C Semantic Web Interest
Group Note (in progress). Latest version available at
http://www.w3.org/2006/vcard/ns.
XSL Transformations (XSLT) Version 1.0 , J. Clark, Editor, W3C Recommendation,
16 November 1999, http://www.w3.org/TR/1999/REC-xslt-19991116 . Latest version
available at http://www.w3.org/TR/xslt .
W3C completa l'unione tra Microformati HTML e Semantic Web, comunicato stampa:
http://www.w3c.it/pr/2007/grddl-pressrelease-it.html
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